基于大數據分析的電網負荷預測與優化調度研究

葛 云

（酒泉鋼鐵（集團）有限責任公司）

0 引言

在電力系統的運行管理中，電網負荷預測始終是保障電網安全、穩定和經濟運行的核心［1-2］。精確的負荷預測能夠為電網的規劃設計、運行控制與市場運營提供決策支持，減少能源浪費，降低運營成本，并進一步優化電力資源的配置。然而，由于電力負荷受多種因素的影響，如季節變化、氣候條件、用戶行為習慣以及社會經濟活動等，使得電網負荷呈現出非線性、時間依賴性和難以精確預測的特性［3］。

與此同時，優化調度作為電力系統穩定性和經濟性的另一重要環節，旨在根據負荷預測結果合理安排發電計劃，調配電力資源，實現在滿足用戶需求的同時，提升電網的運行效率和經濟效益。優化調度問題的復雜性在于必須在滿足眾多技術約束和操作規則的前提下，尋找最優解決方案。這要求對大量歷史和實時數據進行處理和分析，以獲得最佳決策［4］。

當前，隨著智能電網系統的大規模建立和信息技術的快速發展，電力系統已經積累了海量的數據，這為電網負荷預測和優化調度提供了新的解決思路。大數據技術以其強大的數據處理能力和復雜模型構建能力，為挖掘電網數據價值、提高預測精度、實現優化調度提供了可能。然而，如何高效處理這些大數據，如何將數據分析轉化為電網運營的智能決策，依然是電力領域面臨的挑戰［5］。

因此，本研究利用大數據分析技術解決電網負荷預測和優化調度的問題。通過深入分析電力數據的特征，運用先進的數據挖掘和機器學習方法，不僅能夠提升負荷預測的準確性，還能優化電力系統的調度策略，對電力系統的可靠性、經濟性和智能化水平的提升具有重要的實踐意義。

1 大數據分析技術在智能電網中的應用

電力系統中的大數據技術主要應用于電網負荷預測、用戶行為分析、電力設備狀態監測和故障診斷等方面。通過對海量歷史和實時數據的分析，不僅可以預測電網的負荷趨勢，還可以實現對電力系統異常的早期預警，為電網的優化調度提供科學依據。

數據挖掘是指從大量數據中通過算法搜索隱藏信息的過程。它是大數據技術的核心，結合了統計學、機器學習、模式識別等多個領域的方法論。數據挖掘的基本任務包括分類、回歸、聚類、關聯規則學習和異常檢測等。在電力系統的負荷預測中，分類和回歸算法可以用來預測負荷類型和負荷量；聚類算法能夠幫助我們識別不同的用電模式；關聯規則學習可以發現不同電網參數之間的內在聯系；異常檢測則可以用來識別可能的故障和異常用電行為。

智能電網系統的優化調度中，常用的優化算法如線性規劃、非線性規劃、組合優化等，為電網的發電、輸電和配電等多個環節提供決策支持。這些算法不僅幫助電力系統實現成本最小化和效率最大化，同時也保證了電力供應的穩定性和安全性。

綜上所述，大數據分析技術、數據挖掘與機器學習、以及預測與優化算法的綜合應用為電力系統的智能化管理和運營提供了強有力的技術支持。

2 電網負荷預測與優化調度

2.1 基于大數據分析的電網負荷預測與優化調度方法

基于大數據分析的電網負荷預測與優化調度方法，如圖所示。

圖 基于大數據分析的電網負荷預測與優化調度

2.2 基于長短時記憶網絡的電網負荷預測

長短期記憶網絡（LSTM）在電力負荷預測中的運用利用了其處理長期依賴關系的能力。LSTM通過其內部的狀態和門控機制來實現這一點。首先遺忘門會評估并決定哪些歷史負荷信息不再重要而應當被淡忘。這是通過評估當前的電力輸入xt和上一個時間點的隱藏狀態ht－1來完成的。遺忘門輸出的遺忘向量ft可以表示為：

式中，Wf代表遺忘門的權重；bf為偏置；σ為sigmoid激活函數，能夠將輸出壓縮至0～1之間，指示每個細胞狀態單元應該遺忘多少信息。

輸入門的更新決策：輸入門負責決定新的信息如何被更新到細胞狀態中。它計算一個激活向量it和一個候選細胞狀態，如下式所示：

式中it表示在當前時刻哪些新的信息應當被納入細胞狀態中，而提供了這些新信息的具體值。

隨后是進行細胞狀態的更新，基于遺忘門和輸入門的決策，細胞狀態會更新為新的狀態Ct，過程可以表示為：

其中，新的細胞狀態Ct綜合了來自過去的重要信息（通過遺忘門選擇）以及當前的相關信息（通過輸入門注入）。

最終通過輸出門形成最終的電力負荷預測結果。細胞狀態更新后，輸出門將確定下一個時間點的隱藏狀態ht，隱藏狀態中蘊含了當前輸入的信息，也是未來預測的基礎：

式中，Ot代表輸出向量，它通過tanh函數的激活和自身的調節，決定了最終輸出ht的內容，即包含當前輸入信息的隱藏狀態。

應用于電力負荷預測的LSTM網絡不僅能夠從歷史負荷數據中學習趨勢和模式，能整合諸如氣象條件、日期類型等因素，以更精確地預測未來的電力需求。通過這樣的大數據分析模型，我們能夠在保持系統穩定性的同時，優化電網的運行和管理。

2.3 基于遺傳算法的資源優化調度

對上述得到的基于電力負荷預測結果進行電力系統調度優化，采用遺傳算法 （Genetic Algorithm，GA），這是一種受生物進化理論啟發的搜索算法，常用于解決大規模、復雜的優化問題。遺傳算法特別適合于在大數據環境下對電力系統調度進行優化，可以有效地搜索高維空間并找到全局最優解或近似解。

2.3.1 電力系統調度優化目標

在電力系統的優化調度中，通常有多個優化目標，如成本最小化、污染物排放最小化和系統穩定性最大化。在此基礎上，我們可以構建一個多目標優化問題，并且利用遺傳算法來求解這個問題。以下是一個數學公式化的優化目標及其對應遺傳算法的求解過程。

首先定義如下優化目標用于電力系統調度優化，其中包括發電成本最小化F，污染物排放最小化E。

式中，F為系統總發電成本；T為在調度周期時間的總數；t為時期的數量；N為可以安排在系統內的發電單元的總數和能源存儲設備；Pi為系統的實際輸出功率；F（Pi）為第i個發電單元的運營成本；Pbuy為從主電網購買的電力；Psell為主要銷售電給電網的電力；Ebuy為買電的價格；Esell為銷售電的價格。

式中，E（Pi）表示第i個單元的污染物排放量；α，β，γ，ζ，λ是描述第i個發電單元的污染排放特性的非負系數；Pi是第i個發電單元的實際輸出。

2.3.2 基于遺傳算法的調度優化過程

初始化：生成初始種群，即不同的電力系統調度方案集合。每個個體（調度方案）由發電機的功率輸出Pi組成。

適應度函數可以表示為下式：

式中，s為一個調度策略；F和E分別表示成本目標和污染排放目標；α，β是權重參數，它們反映了不同優化目標的重要程度。

選擇：選擇操作基于個體的適應度，采用“輪盤賭”方法來選擇優良個體進入下一代。

交叉：交叉操作通過組合兩個父代個體的染色體來產生子代。例如，可以使用單點交叉、多點交叉或均勻交叉等技術。

變異：變異操作通過隨機改變某些個體的基因來引入新的遺傳多樣性。例如，可以隨機改變某個發電機的功率輸出。

新一代種群：選擇、交叉和變異操作產生的新個體構成新的種群。

終止條件：如果達到了預定的迭代次數或者種群適應度沒有顯著變化，則算法終止，得到最優電力系統調度方案。

2.3.3 約束條件

在進行電力系統的優化調度時，需要指定約束條件以保證系統的可靠運行和安全性。這些約束條件確保了供電的連續性和電網的穩定性，同時考慮了設備的物理限制。

功率平衡約束確保在任何時間點，發電總功率等于總負荷加上系統損耗：

式中，Pgi是第i個發電機的發電功率；Pload是系統負荷；Ploss為系統損耗。

發電機輸出功率限制保證每個發電機的輸出功率必須在其最大和最小輸出限制之間。電網在運行中必須滿足一定的安全余量，即N-1安全準則，意味著在任何時候，如果任一設備出現故障，系統仍然能夠安全運行。節點電壓約束和輸電線路容量約束保證線路上的功率流不超過其熱限制。

基于以上約束條件構建電網負荷調度優化的遺傳算法個體產生機制，指導遺傳算法在求解空間中尋找最優解，保證調度方案的可行性。

3 試驗設計與結果分析

針對電網負荷預測部分，本文為了驗證LSTM模型在電網負荷預測上的準確性和有效性。針對某微型智能電網的實際運行數據，包括負載數據，和氣象觀測數據，選取2022年全年數據進行數據集構建，將時間步長劃分為1H為一個樣本，共獲取到8760個樣本，以4：1的比例進行訓練集和測試集的劃分，針對遺傳算法在電力系統調度優化中的性能，獲取發電機組參數μ、運行成本以及啟停機限制等。進一步加入上述系統預測的電力負荷數據，可以對未來一段時間的電網負荷形成預測，基于該結果進行遺傳算法初始化和適應度函數目標的選擇。平均絕對誤差（MAE），均方根誤差（MSE）用來評估負荷預測的準確度，而成本效益優化后的總發電成本與未優化前的總成本之差 （基于上述智能電網的歷史運營數據），用于評估調度優化的好壞。并通過N-1安全準則，測試調度優化過程中的系統穩定性，為了便于分析，其中用于調度優化的樣本共選取前2000個樣本。電網負荷預測實驗結果見表1。優化調度結果見表2。

表1 電網負荷預測實驗結果

表2 電網優化調度實驗結果

從上表可以看出本文所提出的基于LSTM的電網負荷預測方法可以在一定程度上更好地精準預測未來一段時間的電網負荷情況，從而為后續實現電網優化調度提供數據支持。另一方面，通過電網調度實驗的結果可以看出，通過引入約束條件，可以保證N-1安全準則，保證調度優化的穩定性，并且相對于原始不經過優化調度的結果，運行成本有所降低，并且可以通過調整不同效益的比例系數α，β保證優化調度的不同目標（成本，污染）最優。

4 結束語

本研究利用大數據分析技術，采用LSTM進行電網運行數據挖掘，并通過遺傳算法進行問題優化求解解決電網負荷預測和優化調度的問題。通過實驗驗證，本文所提出的基于大數據分析的電網負荷預測和優化方法，較好地實現了電網負荷的精準預測，并基于該結果完成了電網調度的優化，通過調整算法中的效益系數可以從不同效益目標的角度實現優化的資源分配。對電力系統的可靠性、經濟性和智能化水平的提升具有重要的實踐意義。